Selon l’agence de presse britannique, un modèle appelé GLM-5.2, lancé le mois dernier par la start-up pékinoise Z.ai, pourrait enfin combler ce fossé en termes d’intérêt occidental. GLM-5.2 fait sensation dans la Silicon Valley grâce à ses capacités de codage et d’agent, ou à sa capacité à exécuter des tâches complexes avec un minimum d’instructions, qui rivalisent presque avec les principales offres américaines à un coût bien moindre, dans ce que certains experts appellent un «mini moment DeepSeek», rapporte la même source selon laquelle ce modèle a rapidement gravi les échelons des classements d’utilisation sur des plateformes de développement d’IA tierces comme OpenRouter, où elle se classe désormais au-dessus des modèles d’Anthropic, tandis que des dirigeants, du PDG de la plateforme de données cloud Snowflake, Sridhar Ramaswamy, au capital-risqueur Marc Andreessen, ont salué ses capacités.
«Nous disposons désormais d’un modèle chinois à poids ouvert aussi performant que les modèles actuellement disponibles d’OpenAI et d’Anthropic», a déclaré David Sacks, ancien tsar de l’IA du président américain Donald Trump, cité par Reuters.
Ces capacités ont placé le modèle GLM-5.2 de Z.ai au cœur d’un débat croissant sur la question de savoir si la Chine est enfin en train de rattraper les États-Unis dans la course à l’IA, alors que les dirigeants du secteur technologique avertissent que la réglementation imprévisible de Washington sur l’industrie risque de freiner son avance dans cette technologie de pointe, indique la même source.
«Il est juste un cran en dessous d’Opus 4.8 (d’Anthropic) et au même niveau que GPT 5.5 (d’OpenAI) », a déclaré Sacks, cité par le média britannique à propos de GLM-5.2 dans le podcast All-In, ajoutant que « nous ne pouvons pas nous permettre de faire des choses qui ralentissent nos entreprises ».
Les restrictions imposées par Anthropic et le déploiement public tardif du dernier modèle GPT-5.6 d’OpenAI ont alimenté la demande mondiale pour le modèle chinois, selon certains experts.
«La communauté internationale des développeurs est de plus en plus consciente que le fait de s’appuyer uniquement sur des modèles d’API propriétaires basés aux États-Unis comporte des risques importants », a déclaré à Reuters Brian Tse, fondateur et PDG de Concordia AI, une société de conseil basée à Pékin et spécialisée dans la sécurité de l’IA.
Peu coûteux et aussi performant
Selon la même source, l’accueil positif mondial de GLM-5.2 suggère également un intérêt accru pour le développement open source moins coûteux, car les entreprises sont confrontées à la hausse et souvent imprévisible des coûts d’utilisation de l’IA pour accomplir des tâches, les outils d’IA agents à source fermée consommant davantage de jetons, les unités utilisées pour mesurer l’utilisation de l’IA.
GLM-5.2 occupe actuellement la cinquième place du classement des modèles de langage à grande échelle (LLM) d’Artificial Analysis, qui évalue les performances sur une série de tests de performance conçus pour mesurer les capacités globales, notamment le raisonnement et la programmation», rapporte l’agence de presse britannique.
Il se classe, selon elle, « également deuxième du classement de Code Arena pour le développement front-end, qui mesure la capacité des modèles à générer des sites web et des applications front-end, tout en fonctionnant à un coût environ six fois inférieur à celui des modèles américains de pointe comme Claude et la série GPT ».
« Le changement apporté par GLM-5.2, c’est que le modèle open-source est devenu un produit prêt à l’emploi », a déclaré Tiezhen Wang, ancien responsable APAC chez Hugging Face, une startup qui sert de plateforme aux développeurs qui expérimentent avec des modèles open-source.
«Il suffit de déployer le modèle et, sans aucun réglage complexe des systèmes, il est immédiatement opérationnel et prêt à l’emploi. Cela réduit considérablement les obstacles à l’adoption des logiciels libres.»
«L’un des principaux obstacles à l’adoption à grande échelle de GLM-5.2 demeure la sécurité des données, qui a limité l’utilisation des modèles chinois par les entreprises américaines, notamment dans les secteurs réglementés comme la banque et la cybersécurité», indique Reuters.
La migration et la mise à niveau des systèmes d’IA d’entreprise prennent généralement plusieurs mois, a indiqué Wang, cité par la même source.
Selon Reuters, un rapport publié plus tôt cette année par l’organisation à but non lucratif RAND, basé sur les données de trafic web de 135 pays, a révélé que la part de marché mondiale des LLM chinois a bondi de 3 % à 13 % dans les deux mois suivant le lancement du modèle R1 de DeepSeek en janvier de l’année dernière.
Ce lancement a provoqué une vague de ventes massives d’actions technologiques à l’échelle mondiale, car il contrastait avec les coûts avantageux de DeepSeek et les investissements colossaux dans les infrastructures d’IA ailleurs.
Les gains d’utilisation du LLM en Chine ont été les plus marqués dans les pays en développement et ceux qui entretiennent des liens politiques et économiques étroits avec Pékin, indique la même source, selon laquelle certains experts ont estimé que les inquiétudes concernant la sécurité des modèles d’IA chinois étaient exagérées, arguant que leur exécution sur des fournisseurs de cloud américains ou sur les serveurs propres à l’entreprise garantissait la sécurité des données.
Si les grandes entreprises tardent à migrer, les startups technologiques et les PME, quant à elles, progressent beaucoup plus rapidement.
«Les développeurs ont tendance à se soucier moins de l’origine d’un modèle que de son fonctionnement, de son coût et de sa fiabilité de déploiement ou d’accès», a déclaré Poe Zhao, analyste technologique chinois et fondateur de la newsletter Hello China Tech, repris par Reuters.
«Le modèle le plus probable est un routage partiel, et non un remplacement immédiat d’OpenAI ou d’Anthropic. Donc oui, c’est un moment comparable à celui de DeepSeek, mais dans un sens plus restreint et centré sur les développeurs.»
S. R.
